《Swift打造全屏摄像头应用详解》 在移动设备开发领域，iOS平台凭借其稳定性和丰富的功能，一直是开发者们的热门选择。Swift作为Apple推出的强大编程语言，以其简洁的语法和高效性能，深受程序员喜爱。本篇文章将围绕“FullScreenCamera”项目，深入探讨如何使用Swift和AVFoundation框架构建一个全屏摄像头应用程序。 我们要理解Swift在这个项目中的角色。Swift是一种面向对象的语言，它提供了一种现代化的编程方式，使得代码更加可读和易于维护。在创建全屏摄像头应用时，Swift用于处理用户交互、数据管理以及与其他系统服务（如相机）的通信。 接着，我们来了解AVFoundation框架。AVFoundation是iOS和macOS平台上的多媒体处理框架，它提供了与音频、视频相关的各种功能，包括录制、播放、编辑等。在这个项目中，我们主要利用AVFoundation中的AVCaptureSession类来实现实时的摄像头捕获。AVCaptureSession可以管理和协调多个输入和输出设备，如摄像头和屏幕显示。 创建全屏摄像头应用的关键步骤如下： 1. **配置AVCaptureSession**：初始化AVCaptureSession对象，设置其会话Preset为高质量预设，以保证视频的清晰度。 2. **添加摄像头输入**：使用AVCaptureDevice获取默认的后置或前置摄像头，并将其设置为AVCaptureSession的输入设备。 3. **设置显示输出**：创建一个AVCaptureVideoPreviewLayer，将其添加到视图的图层上，以实现全屏显示摄像头画面。 4. **处理捕获数据**：添加AVCaptureMetadataOutput到会话中，用于处理捕获到的元数据（如二维码、条形码识别）。同时，可以添加AVCaptureVideoDataOutput来处理原始视频帧，进行实时图像处理，比如滤镜效果。 5. **开始会话**：调用AVCaptureSession的startRunning方法，启动摄像头捕获和显示。 6. **实现拍照和录像功能**：通过AVCaptureStillImageOutput和AVCaptureMovieFileOutput，我们可以方便地实现拍照和录制视频的功能，将图片和视频保存到设备上。 7. **权限处理**：在访问摄像头之前，必须检查并请求用户的相机权限。使用Info.plist文件配置相应的NSCameraUsageDescription，然后在代码中检查并请求权限。 在实际项目中，我们还需要考虑用户体验和性能优化，例如添加用户界面元素来控制摄像头切换、闪光灯开关，以及实现平滑的帧率控制等。对于更复杂的需求，比如人脸识别、物体识别等，可能还需要引入CoreML或其他机器学习框架。 “FullScreenCamera”项目提供了一个基础的全屏摄像头应用模板，开发者可以通过它学习到Swift与AVFoundation的结合使用，进一步拓展到更复杂的多媒体应用开发。通过不断实践和学习，你将能够创建出更具特色的iOS摄像头应用，满足用户多样化的需求。

QT5调用摄像头显示，截图，保存照片到本地，QT在WISGET中操作摄像头，包含读取摄像头列表，选择摄像头，设置分辨率，保存图片到本地等。

unity，各个视角控制 鸟瞰 环视等效果，拖拽到摄像头组件就能用

matlab代码间距camera_calib_matlab 这是相机校准工具箱。 它部分基于Zhang的相机校准纸，但具有更多功能： 设置基于输入配置文件，该文件可轻松调整和修改算法，并具有更高的可重复性。 如果保存图像，配置文件和脚本，则校准将是可重复的。 包括基准标记识别功能，可实现全自动校准。 失真函数作为符号函数输入（通过配置文件），因此很容易修改。 已经提供了两种失真功能（“ heikkila97”和“ wang08”）； 该工具箱使用符号微分来自动计算更新的雅各布/黑线/梯度。 支持多摄像机校准。 实现“失真优化”和“正面优化”技术。 支持多个校准板目标（棋盘格，圆圈等），并根据校准的类型（即“正面修正”或“失真修正”），正确说明圆形目标的“椭圆中心”与“投影的圆心” ”）。 通过覆盖抽象的校准板几何类来支持自定义校准板几何。 基于目标定位过程中计算出的不确定性，支持（可选）协方差优化（即广义最小二乘）。 支持部分“脱离框架”的校准板，从而提高了鲁棒性并允许使用更大的校准板。 代码经过组织，记录和使用面向对象的原理进行代码重用。 安装说明： 克隆仓库： git clone

lidar_camera_calib 仅供学习参考使用。 [TOC] 1.基本思想 提取图像上标定板的像素坐标,在对应的激光帧中提取标定板的3D角点位置,解决一个2D-3D算Rt的问题.图像上提取角点用 ,激光数据中提标定板参考,这个方法对标定板要求比较高,要求激光在标定板白色区域与黑色区域的反射强度区别明显.下面我用标定pointGrey相机与velodyne16线为例,说明实验流程. 2.数据采集 激光和图像之间的距离最好比较接近(经验,暂时不知道理论依据). 传感器静止,在不同地方采集多次数据,注意激光的每根线最好都用上,即最好每根线都射在标定板上,充分利用激光数据.下面是一个录制bag的例子,-l NUM参数表示 only record NUM messages on each topic. rosbag record /camera_topic /lidar_topic -l 3

React Native Document Scanner 实时文档检测库。 返回捕获图像的URI或base64编码的字符串，使您可以轻松地存储它或随意使用它！ 特征 ： 实时检测 透视校正和图像裁剪 实时相机滤镜（亮度，饱和度，对比度） 闪 易于使用的base64图像 可以很容易地用插入 两个平台 如果您使用的是本机0.48+，请使用版本> = 1.4.1 $ yarn add https://github.com/Michaelvilleneuve/react-native-document-scanner $ react-native link react-native-do

在Android开发过程中，有时需要调用手机自身设备的功能，上个案例主要侧重摄像头拍照功能的调用。本例将综合实现拍照与视频的操作。

camera-calib2.zip

高级第三人称相机是一个非常灵活、强大且可扩展的系统，可让您方便地创建和管理具有独特行为的各种相机模式，以及用于配置或创建具有每种相机模式逻辑的自定义脚本的许多参数。 此外，该插件还具有通过在某些位置使用特殊触发器来自动切换相机模式的功能。 技术细节 插件替换srping arm组件 特征： 相机位置和旋转控制 平滑改变相机到角色的距离 默认碰撞测试并忽略移动时的碰撞（例如，禁用与栅栏、树木或杆子的碰撞） 相机沿俯仰轴自动对齐 相机沿角色移动方向自动旋转 自动改变相机沿俯仰轴的倾斜角度，以避免与角色上方的物体（例如屋顶和天花板）发生碰撞 隐藏相机和角色之间的物体 在与相机碰撞的情况下隐藏自己的角色和附属于他的演员 根据角色所在的地形更改相机位置和旋转 视场控制 锁定目标功能 具有多种参数的相机模式 相机模式脚本（使相机模式真正强大且独特的脚本） 用于自动切换相机模式的相机触发器 还有非常非常多！

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